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Dr. José Antonio Ruy-Díaz R.

2. DEF
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3. DEF
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4. rmula
estad
ística
es
la sig
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e:
S u fó
α =
2
⎡
Si ⎤
K
∑ ⎥
⎢ 1 −
2
K − 1 ⎢
ST ⎥
⎣
⎦
K: El número de ítems
Si^2: Sumatoria de Varianzas de los Items
ST^2: Varianza de la suma de los Items
α: Coeficiente de Alfa de Cronbach

5. Ejemplo 1
Items
Suma de Items
I
II
III
Campos (1)
3
5
5
13
Gómez (2)
5
4
5
14
Linares (3)
4
4
5
13
Rodas (4)
4
5
3
12
Saavedra (5)
1
2
2
5
Tafur (6)
4
3
3
10
VARP
1.58
1.14
1.47
Σ Si2 :
4.19
Sujetos
(Varianza de la
Población)
ST2 : 9.14

6. ! K: El número de ítems
! Si^2 : Sumatoria de Varianzas de los Ítems
! ST^2 : Varianza de la suma de los Ítems
! a : Coeficiente de Alfa de Cronbach
α
α
=
:
3
:
4.19
:
9.14
3 ⎡
4.19 ⎤
=
⎢ 1 − 9.14 ⎥
3 − 1 ⎣
⎦
0.81
Entre más cerca de 1 está α, más alto es el grado de confiabilidad

7. D
LI D A
FIAB
I
CON
“Se p
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objet
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ultad
os”

8. CONFIABILIDAD
Muy baja
0
0%
de
con*iabilidad
en
la
medición
(la
medición
está
contaminada
de
error).
Baja
Regular
Aceptable
Elevada
1
100%
de
con*iabilidad
en
la
medición
(no
hay
error).

9. PROCEDIMIENTO DE DOS MITADES
(DIVISIÓN DE ÍTEMS EN PARES E
IMPARES)
1° Se calcula el Índice de Correlación (Pearson)
r =
n (∑ AB ) −
(∑ Α) (∑ Β)
[ n (∑ Α ) − (∑ Α) ] [ n (∑ Β ) − (∑ Β) ]
2
2
2
2
2° Corrección de r con la ecuación de Spearman –
Brown
2r
R=
1+ r

10. EJEMPLO 2
I
II
III
A
B
AB
A2
B2
Campos (1)
3
5
5
8
5
40
64
25
Gómez (2)
5
4
5
10
4
40
100
16
Linares (3)
4
4
5
9
4
36
81
16
Rodas (4)
4
5
3
7
5
35
49
25
Saavedra (5)
1
2
2
3
2
6
9
4
Tafur (6)
4
3
3
7
3
21
49
9
Σ
44
23
178
352
95
Items
Sujetos

11. n
6
n (ΣAB)
1068
(ΣA) (ΣB)
1012
Numerador
56
n (ΣA2)
2112
(ΣA)2
1936
n (ΣΒ2)
570
(ΣΒ)2
n (ΣA2) - (ΣA)2
176
n (ΣΒ2) - (ΣΒ)2
41
529
Índice de correlación de Pearson ( r )
: 0.66
Corrección según Spearman-Brown ( R ) : 0.79
2r / (1+r)
Entre más cerca de 1 está R, más alto es el grado de confiabilidad

12. EJEMPLO 3

13. CALCULO CON EL EXCEL
! Para
e
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finale
los d xo Nº
s de
Liker
la Es atos
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varia
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bles
en e
studi
o.

14. ITEM
1
ITEM
2
ITEM
3
ITEM
4
CALIDAD
ECONOMIA
DE
ESCALA
VALOR
AGREGADO
COMPETITIVIDAD
SUMATORIA
DE
ITEMS
1
15
14
16
15
60
2
19
22
21
20
82
3
15
14
15
14
58
4
15
14
16
15
60
5
18
19
19
19
75
6
15
16
16
16
63
7
14
15
16
15
60
8
13
14
14
14
55
9
20
19
20
20
79
10
19
18
20
19
76
11
18
19
20
19
76
12
16
17
18
17
68
13
14
14
15
14
57
14
17
18
17
17
69
15
14
14
15
14
57
SUJETOS

15. ITEM
1
ITEM
2
ITEM
3
ITEM
4
CALIDAD
ECONOMIA
DE
ESCALA
VALOR
AGREGADO
COMPETITIVIDAD
SUMATORIA
DE
ITEMS
16
19
20
21
20
80
17
15
16
16
15
62
18
14
15
15
14
58
19
14
14
15
14
57
20
15
14
15
14
58
21
14
15
14
14
57
22
15
14
14
14
57
23
15
16
15
15
61
24
14
14
15
14
57
25
15
15
16
15
61
26
16
14
16
15
61
27
16
15
15
15
61
28
15
16
15
16
62
29
15
14
16
15
60
30
15
13
15
15
58
SUJETOS
VARP
(Varianza
de
la
Población)
3,232
4,929
4,366
4,179
S
Si2
K: El número de ítems
4
ST2
62,517
16,706
SSi²: Sumatoria de varianza de los ítems
17
ST²: Varianza de la suma de los ítems
63

16. α
α =
⎡
K
⎢ 1 −
K − 1 ⎢
⎣
=
4
*
( 4+1)
α = 1,33
∑S
ST
i
2
2
⎤
⎥
⎥
⎦
1 - 16,710
62,520
*
0,732726
α= 0,977
Este coeficiente nos indica que entre más cerca de 1 esté α, más alto es el
grado de confiabilidad, en este caso, el resultado nos da un valor de 0.977,
entonces se puede determinar que el instrumento empleado tiene un alto grado
de confiabilidad.

17. Para mayor explicación…
CONFIABILIDAD
Muy baja
0
0%
de
con*iabilidad
en
la
medición
(la
medición
está
contaminada
de
error).
Baja
Regular
Aceptable
Elevada
1
100%
de
con*iabilidad
en
la
medición
(no
hay
error).
Para este caso, el instrumento tiene un 97.7% de
confiabilidad.

18. CÁLCULO CON EL SPSS V.15

19. Obtención de datos…

20. Resultados…
Como se puede
apreciar, el
resultado tiene un
valor α de .977, lo
que indica que
este instrumento
tiene un alto grado
de confiabilidad,
validando su uso
para la recolección
de datos.